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龙图腾网获悉深圳市一图智能科技有限公司申请的专利基于数学形态学的CT图像肺结节自动分割方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115272161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210271684.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于数学形态学的CT图像肺结节自动分割方法及装置是由叶建平设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数学形态学的CT图像肺结节自动分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理技术领域，为了解决现有检测分割方法导致假阳性过高的技术问题，本发明公开了基于数学形态学的CT图像肺结节自动分割方法及装置，包括获取原始数据步骤、肺实质分割步骤、数学形态学预处理步骤、高信号区域提取步骤、数学形态学处理步骤、假阳性结节排除步骤和三维重建步骤。数学形态学处理步骤对高信号区域做一个结构元素半径与最大肺内血管半径相近的数学形态学开操作，得出潜在结节图像区域；假阳性结节排除步骤从潜在结节图像区域，通过几何特征、阈值处理剔除假阳性结节。数学形态学运算速度快，可以实现快速对肺结节检测分割操作；通过几何特征、阈值处理有效地去除大部分假阳性对象。

本发明授权基于数学形态学的CT图像肺结节自动分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于数学形态学的CT图像肺结节自动分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，获取原始数据； 步骤S2，肺实质分割，通过阈值分割算法提取肺实质区域，得到肺实质二值图像； 步骤S3，数学形态学预处理，对肺实质二值图像做一个结构元素的半径为1的腐蚀操作，然后根据原始数据和肺实质二值图像，遍历原始数据，取出肺实质二值图像中不为0的像素，得到肺实质图像数据； 步骤S4，高信号区域提取，采用数学形态学膨胀重建方法来提取肺实质图像数据中的高信号区域； 步骤S5，数学形态学处理，对高信号区域做一个结构元素半径与最大肺内血管半径相近的数学形态学开操作，得出潜在结节图像区域； 步骤S6，假阳性结节排除，从潜在结节图像区域，通过几何特征、阈值处理剔除假阳性结节，生成结节二值图像； 步骤S7，三维重建，针对结节二值图像，使用FlyingEdge三维重建方法对检测分割出来的肺结节区域进行三维重建，得到结节的表面模型； 所述步骤S6中包括如下步骤： 步骤S61，将潜在结节图像区域，按连通的区域划分为单个对象，每个对象对应一个可疑结节； 步骤S62，遍历每个对象，基于几何形状进行第一轮排除； 步骤S63，遍历第一轮剩余对象，提取可疑结节区域的中心点作为种子点，预设一个半径，采用阈值进行膨胀，统计膨胀后可疑结节区域的像素个数，如果膨胀后的像素个数增量与膨胀前可疑结节区域像素个数的比值，大于预设的阈值范围，则判断为假阳性结节； 步骤S64，遍历第二轮剩余对象，统计对象内所有像素CT值的平均值，若平均值处于大于-420和或小于-800区域，则判断为假阳性结节。

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